基于音频与歌词的音乐情感分类研究

摘要：

针对单一音频与单一歌词对音乐情感分类的不足,以及现有多模态融合分类算法精度不高等问题,提出一种新的基于音频与歌词的多模态融合音乐情感分类方法.首先分别对音频和文本单独处理,在音频方面,利用CapsNet网络对音频进行决策分类;在歌词方面,首先利用word2vec训练词向量,然后将词向量组合得到歌词句子向量,并利用LSTM模型决策分类.最后利用改进的多模态决策层融合方法将两者进行融合,最终得到音乐所属的情感类别.实验结果表明,提出的单一音频与单一歌词的音乐情感分类方法分别可以达到60.9％和53.2％的准确率,且改进的多模态融合方法较传统线性加权的决策层多模态融合有6.4％的提升效果.

关键词：音频情感分类、歌词情感分类、多模态

所属期刊栏目：41

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2019-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：15-20